摘要：在规模化猪场的管理运营中，人员工作服的识别对于生物安全防控和自动化管理至关重要。该文创新性地提出了一种针对规模化猪场工作服的视觉识别算法，旨在运用先进的计算机视觉技术实现对工作人员工作服的高效、精准识别。通过利用高清摄像头对猪场环境中的人员图像进行广泛采集，获取丰富的图像数据。并采用专业的图像处理技术对工作服图像的颜色、纹理、形状等关键特征进行精准提取。将这些特征数据输入到精心构建的人工智能学习分类模型中，通过大量样本的学习训练，使其能准确区分不同岗位、不同区域的工作服类型，并对工作服的穿着是否符合规定标准进行智能评估。该算法的成功应用，不仅能显著提升猪场的自动化管理水平，减少人工监管成本与误差，还能进一步强化生物安全防控能力，降低外来病菌传入风险，有力保障规模化猪场的安全生产与可持续发展。

　　关键词：规模化猪场；工作服；视觉识别算法

　　0引言

　　规模化猪场中，工作服的视觉识别对于提升生物安全防控和自动化管理水平具有重要意义。随着智能化技术在养猪业的广泛应用，通过计算机视觉技术使规模化猪场工作服识别成为可能。通过视觉识别工作人员工作服，对于控制病原体传播、保障猪健康具有重要作用。

　　规模化猪场对生物安全措施尤为重视，而工作服管理是关键一环。工作服识别可保护工作人员免受病原体的侵害，减少病原体传播的风险。可快速准确地检查工作服的合规性，减少人工检查工作量，提高管理效率。并与其他管理系统结合，如门禁系统、物资管理系统等，实现工作流程的优化和自动化。文章要建立一种高效工作服视觉识别算法，以实现对猪场工作人员着装的快速准确识别，从而加强生物安全措施，提高管理效率。

　　1工作服视觉识别算法概述

　　1.1传统视觉识别方法

　　传统的规模化猪场工作服视觉识别方法主要依赖人工观察。根据规模猪场不同岗位穿着不同颜色的工作服，可通过颜色快速识别员工的岗位，还有内部员工与外来参观人员、维修人员等的工作服颜色明显不同。还可以通过标识区分工作服的胸前、后背等部位绣上或印上员工的姓名、岗位名称或编号等信息。除了在工作服上印字，还可以为员工佩戴袖标或胸牌。而且还可以根据不同季节，工作服的款式也会有所不同。但该方法容易受到人为因素的影响，如疲劳、注意力不集中等，导致识别准确率不高。而且人工观察无法实现实时监测，难以及时发现不合规的工作服穿着情况，对此需要引入AI学习分类算法，可以更好的区分识别工作服。

　　1.2引入AI算法的优势

　　在规模化猪场中引入AI算法进行工作服视觉识别，可以提高对工作服识别的准确性：AI算法能从大量数据中学习工作服颜色、纹理、形状等复杂的特征，能更加准确地识别工作服；而且可以实现实时监测，并快速分析工作服是否符合规定，及时发现不合规的工作服穿着情况。AI算法还能更好地处理工作服的变形、磨损以及颜色变化等问题，减少误判。而且运用AI算法的视觉识别系统可以减少人工干预，提高效率，并且可以轻松扩展到更多的监控点，能收集和分析大量数据，提供详细的报告和统计信息，帮助管理人员更好地理解和改进工作服管理流程[1]。随着猪场规模的扩大和需求的变化，AI算法可以很容易地进行扩展和升级，可以将其运用在养殖生产、安全监管、智慧园区等多个领域，提供高效、精准的监测和管理。

　　2工作服视觉识别算法的原理

　　2.1图像采集与预处理

　　规模化猪场的关键位置安装高清摄像头，如入口处、工作区域等，以获取工作人员穿着工作服的图像。采集的图像应涵盖不同角度、光照条件和工作场景，以便算法能适应各种实际情况。对采集的图像进行预处理，包括去噪、平滑、增强等操作，采用滤波算法去除图像中的噪声，如高斯滤波、中值滤波等，噪声可能来自摄像头的电子干扰、环境中的灰尘等，会影响后续的特征提取和识别精度。通过平滑处理减少图像中的细节和纹理，使图像更加均匀，有助于突出工作服的整体形状和颜色特征，同时降低小的干扰因素的影响[2]。常用的平滑方法有均值滤波、双边滤波等，对图像进行增强处理，提高对比度和亮度，使工作服的特征更加明显，可以使用直方图均衡化、伽马校正等方法来增强图像。

　　2.2特征提取方法

　　通过对预处理后的图像进行特征提取，获取工作服的颜色、纹理、图案等特征信息。对于颜色特征提取对于工作服图像，可以通过颜色直方图描述其整体的颜色分布特征。例如，如果饲养员工作服主要为蓝色，那么其颜色直方图中蓝色区间的像素数量会相对较多。纹理特征提取对于工作服的纹理，如布料的纹理、印刷图案的纹理等，可以用灰度共生矩阵来描述。而形状特征提取可以利用边缘检测算法检测图像中的边缘，然后通过轮廓提取算法，可以从轮廓中提取出形状特征，如周长、面积、圆形度等。例如，如果兽医工作服的形状较为特殊，可以通过形状特征进行识别[3]。在实际应用中，需要根据具体的需求和场景选择合适的特征提取方法，并结合有效的分类器或识别算法，实现对规模猪场工作服的准确识别。

　　3工作服AI算法识别的实现

　　3.1深度学习模型的选择

　　在规模猪场工作服AI算法识别的实现中，深度学习模型的选择是关键的一步，YOLO系列（You Only Look Once），可以将目标检测任务视为一个回归问题，直接在图像上一次性预测出目标的边界框和类别概率，避免了复杂的候选区域生成和后续的分类步骤，因此处理速度非常快，能满足实时监测的需求，该方法适用于规模猪场的入口、通道等需要快速准确识别工作人员是否穿着正确工作服的场景，以便及时发现未按规定着装的人员，保障猪场的生产安全和卫生。还有Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）采用了区域建议网络（RPN）来生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类和回归，能更精确地定位目标物体的边界框[4]。在猪场环境中，工作人员的工作服可能在监控画面中占比较小，可用于猪场的关键区域，如种猪舍、产房等，这些区域对工作人员的着装要求更为严格，需要更精确的识别。还有ResNet（Residual Network）有助于区分不同类型的工作服以及识别工作服的状态，是否破损、是否穿着正确等。在规模猪场中，由于工作服的样式可能相对固定，但实际的光照、拍摄角度等条件会有所变化，ResNet的抗过拟合能力可以保证模型在不同情况下的稳定性。此外，还可以根据具体需求对现有模型进行改进和优化。例如，在模型的结构上进行调整，增加或减少层数、改变卷积核大小等；或者在训练过程中采用不同的优化算法、损失函数等，以提高模型的性能。

　　3.2训练数据的准备与优化

　　在规模猪场工作服AI算法识别的实现中，训练数据的准备与优化至关重要，可利用摄像头，在猪场入口处、猪舍内、工作通道等，采集工作人员穿着不同款式工作服的图像。可以在不同的时间段进行采集，确保采集的图像涵盖不同的光照条件、角度、距离和动作状态的工作人员穿着工作服的图像，在通过专人使用专业相机对工作人员的工作服进行多角度拍摄，包括正面、侧面、背面等。可以让工作人员做出不同的动作，如站立、行走、弯腰等，以丰富图像数据。并使用专业的数据标注工具，如LabelImg、RectLabel等，对图像中的工作服进行边界框标注。在将工作服分为饲养员工作服、兽医工作服、管理人员工作服等不同类别，并对每个类别的特征进行详细描述，以便标注人员准确标注。对采集到的工作服图像进行几何变换，如旋转、翻转、缩放等，使模型学习到不同角度和尺度下的工作服特征，提高模型的鲁棒性，以避免过度增强导致数据失真。还要对异常数据进行处理，同时检查不同类别工作服图像的数量分布情况，如果存在类别不平衡的问题，可以通过数据增强或下采样等方法进行平衡，准备出高质量的训练数据，为规模猪场工作服AI算法的识别提供坚实的基础。

　　4算法性能评估

　　4.1评估指标介绍

　　准确率是最常用的评估指标之一，表示正确识别的工作服样本数占总样本数的比例。准确率越高，说明算法的整体识别性能越好。精确率也称为查准率，指在所有被识别为特定类型工作服的样本中，真正属于该类型的样本所占的比例。精确率高意味着算法在识别特定类型工作服时的误报率低。召回率又称查全率，是指在所有实际属于特定类型工作服的样本中，被正确识别出来的样本所占的比例。召回率高说明算法能尽可能多地识别出真正的目标样本。F1值是精确率和召回率的调和平均数，综合考虑了算法的查准率和查全率。F1值越高，说明算法在精确率和召回率之间取得了较好的平衡。运行时间是衡量算法的效率，即算法处理一张图像所需的时间。运行时间越短，算法的实时性越好，适用于对实时性要求较高的应用场景。

　　4.2实验设计与结果分析

　　将准备好的规模猪场工作服图像数据集随机划分为训练集、验证集和测试集。通常可以按照70%、15%、15%的比例进行划分。确保各个类别（不同岗位的工作服）在训练集、验证集和测试集中都有合理的分布，以保证实验结果的可靠性。选择不同的工作服识别算法进行对比实验，如传统的机器学习算法（支持向量机、随机森林等）和深度学习算法（YOLO、Faster R-CNN等）。进行不同数据增强方法的实验，比较数据增强前后算法性能的变化。同时进行结果分析，通过定量分析测试集上的准确率、精确率、召回率、F1值和运行时间等指标。对比不同算法或模型的性能，分析算法的优势和不足之处。比较数据增强前后算法在各个评估指标上的变化[5]。如果数据增强后算法的性能有明显提升，说明数据增强方法对于提高工作服识别算法的泛化能力和鲁棒性是有效的。分析不同的数据增强方法对不同类别工作服识别的影响。有些数据增强方法可能对某些特定类别的工作服更有效，这可以为进一步优化数据增强策略提供参考。定性分析观察算法在不同情况下的识别效果，如复杂背景、光照变化、工作服变形等。误差分析对错误识别的样本进行分析，找出导致错误的原因。例如，可能是由于图像质量差、工作服特征不明显、模型过拟合等原因。根据误差分析的结果，提出改进算法的建议和方向。

　　5结束语

　　在规模化猪场的管理中，工作服视觉识别算法展现出了巨大的潜力和价值。通过对传统视觉识别方法的改进以及引入先进的AI算法，实现对工作服的高效、准确识别，为猪场的生物安全和管理效率提供了有力保障。

参考文献

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　　[2]张玉林，姚杰，王源，等．基于视觉识别的新能源汽车充电桩车位智能地锁[J]．电子制作，2024，32（19）：50-53.

　　[3]施凯捷，王佳澳．基于视觉识别的体育场屋盖索力检测研究[J].建筑科技，2024，8（9）：58-61.

　　[4]张承伟，邱勋，竹利江，等．智能视觉识别在整车腐蚀上的应用研究[J]．时代汽车，2024（18）：17-19.

　　[5]冯湛博，单超颖，何抒阳，等．基于视觉识别的口罩售卖机器人[J]．数字通信世界，2024（8）：12-14.